Разница между наукой о данных и разработкой программного обеспечения
Наука о данных, проще говоря, преобразование или извлечение данных в различных формах в знания. Так что бизнес может использовать эти знания для принятия мудрых решений по улучшению бизнеса. Используя науку о данных, компании стали достаточно умными, чтобы продвигать и продавать продукты.
Программная инженерия - это структурированный подход к проектированию, разработке и сопровождению программного обеспечения, позволяющий избежать низкого качества программного продукта. Программная инженерия четко определяет требования, поэтому процесс разработки будет проще. так что давайте лучше разберемся в науке о данных и разработке программного обеспечения в этом посте.
Личное сравнение между наукой о данных и разработкой программного обеспечения (инфографика)
Ниже приведены 8 лучших сравнений Data Science и Software Engineering.
Ключевые различия между наукой о данных и разработкой программного обеспечения
Как вы можете видеть, есть много различий между Data Science и Software Engineering. Давайте посмотрим на основные отличия Data Science от Software Engineering -
- Наука о данных включает в себя архитектуру данных, машинное обучение и аналитику, в то время как программная инженерия - это скорее основа для предоставления высококачественного программного продукта.
- Аналитик данных - это тот, кто анализирует данные и превращает их в знания, разработчик программного обеспечения имеет разработчика для создания программного продукта.
- Быстрый рост больших данных служит источником информации для науки о данных, в то время как в разработке программного обеспечения, требующей новых функций и возможностей, они заставляют инженеров разрабатывать и разрабатывать новое программное обеспечение.
- Наука о данных помогает принимать правильные бизнес-решения, обрабатывая и анализируя данные; в то время как программная инженерия делает процесс разработки продукта структурированным.
- Наука данных похожа на интеллектуальный анализ данных, это междисциплинарная область научных методов, процессов и систем для извлечения знаний или знаний из данных в различных формах, структурированных или неструктурированных; разработка программного обеспечения больше похожа на анализ потребностей пользователя и действия в соответствии с проектом.
- Наука о данных основана на данных; разработка программного обеспечения определяется потребностями конечных пользователей.
- Наука о данных использует несколько экосистем больших данных, платформы для создания шаблонов из данных; Инженеры-программисты используют разные языки программирования и инструменты, в зависимости от требований к программному обеспечению.
- Извлечение данных является жизненно важным шагом в науке о данных; Сбор требований и проектирование играют жизненно важную роль в разработке программного обеспечения.
- Data Scientist в большей степени ориентирован на данные и скрытые в них закономерности, специалист по данным строит анализ поверх данных. Работа Data Scientist включает моделирование данных, машинное обучение, алгоритмы и инструментальные панели бизнес-аналитики.
- Инженер-программист создает приложения и системы. Разработчики будут участвовать во всех этапах этого процесса, от разработки до написания кода, до тестирования и проверки.
- По мере того, как генерируется все больше и больше данных, наблюдается наблюдение, что инженеры данных становятся подсетью в рамках дисциплины разработки программного обеспечения. Инженер данных создает системы, которые объединяют, хранят и извлекают данные из различных приложений и систем, созданных разработчиками программного обеспечения.
- Разработка программного обеспечения относится к применению инженерных принципов для разработки программного обеспечения. Инженеры-программисты участвуют в жизненном цикле разработки программного обеспечения, связывая потребности клиентов с применимыми технологическими решениями. Таким образом, они систематически разрабатывают процесс для обеспечения конкретной функции, в конце концов, разработка программного обеспечения означает использование инженерных концепций для разработки программного обеспечения.
- Важное наблюдение заключается в том, что проект программного обеспечения, созданный инженером-программистом, основан на требованиях, определенных инженером-разработчиком данных или специалистом по данным. Таким образом, наука о данных и разработка программного обеспечения в некотором роде идут рука об руку.
- Исторические данные будут полезны для поиска информации и моделей о конкретной функции или продукте в науке о данных.
- Общение с клиентами и конечными пользователями помогает создать хороший жизненный цикл разработки программного обеспечения в разработке программного обеспечения, особенно это очень важно для лица, собирающего требования в SDLC.
- Одним из примеров результатов для науки о данных будет предложение о похожих продуктах на Amazon; система обрабатывает наш поиск, продукты, которые мы просматриваем, и подает соответствующие предложения.
- В случае разработки программного обеспечения, давайте возьмем пример разработки мобильного приложения для банковских транзакций. Банк должен был продумать или собрать отзывы пользователей, чтобы сделать процесс транзакции простым для клиентов; там требование началось так же проектирование и разработка.
Сравнение Data Science и Software Engineering
Ниже приведено лучшее сравнение Data Science и Software Engineering.
| Основа сравнения Data Science против разработки программного обеспечения | Наука о данных | Программная инженерия |
| Почему? I Важность | Влияние «информационных технологий» меняет все о науке. Куча данных поступает отовсюду.
По мере роста данных растет и опыт, необходимый для управления ими, для анализа этих данных, чтобы получить хорошее представление об этих данных, и в качестве решения возникла дисциплина науки о данных. |
Не следуя определенной дисциплине, создающей какое-либо решение, можно было бы сломаться. Программная инженерия необходима для доставки программного продукта без уязвимостей. |
| методология | ETL - хороший пример для начала. ETL - это процесс извлечения данных из разных источников, преобразования их в формат, с которым легче работать, и последующей загрузки их в систему для обработки. | SDLC (Software Development Lifecycle) является базой для разработки программного обеспечения. |
| Подходить | Процессно-ориентированный | Ориентированность на структуру / методологию |
| Реализация алгоритмов | Водопад | |
| Распознавание образов | спиральный | |
| Хруст номера | проворный | |
|
инструменты |
Инструменты аналитики, инструменты визуализации данных и инструменты базы данных. | Инструменты дизайна и анализа, Инструменты базы данных для программного обеспечения, Инструменты языков программирования, Инструменты веб-приложений, Инструменты SCM, Инструменты непрерывной интеграции и Инструменты тестирования. |
| Экосистема, платформы и среды | Hadoop, Map R, spark, хранилище данных и Flink | Бизнес-планирование и моделирование, Анализ и дизайн, Разработка пользовательского интерфейса, Программирование, Техническое обслуживание и реверс-инжиниринг и Управление проектами |
| Требуемые навыки | Знание того, как создавать продукты данных и визуализацию, чтобы сделать данные понятными,
Знание предметной области, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, алгоритмы, обработка больших данных, структурированные неструктурированные данные (базы данных SQL и NoSQL), кодирование, вероятность и статистика | Понимание и анализ потребностей пользователей, основных языков программирования (C, C ++, Java и т. Д.), Тестирования, инструментов сборки (Maven, ant, Gradle и т. Д.), Инструментов настройки (Chef, Puppet и т. Д.), Управления сборкой и выпуском (Jenkins, Artifactory и т. Д.) |
| Роли и обязанности | Специалист по данным, аналитик данных, бизнес-аналитик, инженер данных и специалист по большим данным | Дизайнер, Разработчик, Инженер по сборке и выпуску, Тестировщики, Инженер данных, Менеджеры продуктов, Администраторы и облачные консультанты. |
| Источники данных | Социальные сети (facebook, твиттер и т. Д.), Данные датчиков, транзакции, системы общественного доступа, бизнес-приложения, данные машинного журнала и т. Д. | Потребности конечного пользователя, разработка новых функций и спрос на специальные функции и т. Д. |
Вывод - Data Science против разработки программного обеспечения
Можно сделать вывод, что «наука о данных» - это принятие решений на основе данных, чтобы помочь бизнесу сделать правильный выбор, тогда как программная инженерия - это методология разработки программного продукта без каких-либо недоразумений относительно требований.
Рекомендуемые статьи:
Это было руководство по Data Science vs Software Engineering, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Наука о данных и ее растущее значение
- Как улучшить карьерный рост в тестировании программного обеспечения
- Топ 10 бесплатных программ статистического анализа на рынке
- Большие данные против Data Science - чем они отличаются?
- Интервью по программной инженерии
- В чем разница между Дженкинс и Бамбук
- Дженкинс против Трэвиса CI: Лучший гид
- Дженкинс против TeamCity